四肢软组织肉瘤FDG-PET与MRI纹理特征预测肺转移的放射组学数据集
该集合包含51例经组织学证实为四肢软组织肉瘤（STS）患者的FDG-PET/CT和解剖MRI（T1加权、脂肪抑制T2加权）影像数据
基本信息
资源简介
四肢软组织肉瘤FDG-PET与MRI纹理特征预测肺转移的放射组学数据集
该集合包含51例经组织学证实为四肢软组织肉瘤（STS）患者的FDG-PET/CT和解剖MRI（T1加权、脂肪抑制T2加权）影像数据
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该集合包含51例经组织学证实为四肢软组织肉瘤（STS）患者的FDG-PET/CT和解剖MRI（T1加权、脂肪抑制T2加权）影像数据。所有患者均在2004年11月至2011年11月间接受了治疗前FDG-PET/CT和MRI扫描。（注：为去标识化目的，TCIA图像中的日期已被更改；所有图像均应用了相同的更改，保留了连续扫描之间的时间间隔）。在随访期间，19例患者发生肺转移。影像数据和肺转移发生状态用于以下研究：Vallières, M. et al. (2015). A radiomics model from joint FDG-PET and MRI texture features for the prediction of lung metastases in soft-tissue sarcomas of the extremities. Physics in Medicine and Biology , 60(14), 5471-5496. doi:10.1088/0031-9155/60/14/5
【主题与分类】
主题标签：软组织肉瘤、FDG-PET、MRI、放射组学、肺转移预测、四肢肿瘤。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://cancerimagingarchive.net/collection/soft-tissue-sarcoma
下载信息
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数据集获取
源站：https://cancerimagingarchive.net/collection/soft-tissue-sarcoma
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 9.87 GB。
数据说明
癌症影像档案库（2015）。基于FDG-PET与MRI联合纹理特征的放射组学模型用于预测四肢软组织肉瘤肺转移[数据集]。http://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2015.7GO2GSKS
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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